Как машинное обучение поможет в бизнесе
Franck V./Unsplash
Главная Технологии, Технологический сектор

Рассказываем, как использовать машинное обучение для упрощения рабочих процессов.

Машинное обучение (МО) — одна из самых популярных тем в информатике, которая поднималась и изучалась десятилетиями. Однако многие приравнивают это понятие к очередному модному словечку или даже путают его с искусственным интеллектом (ИИ). А ведь это не одно и то же.

Машинное обучение — это наука обучения и совершенствования машин без специального целевого программирования. А искусственный интеллект — это базовая технология, которая делает это возможным. Можно сказать, что МО — это подмножество ИИ. Важно помнить, что все машинное обучение — это искусственный интеллект, но не весь искусственный интеллект — это машинное обучение.

Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение: Как они связаны?

Также нужно понять, почему последние годы машинному обучению уделяют столько внимания. Развитию этой дисциплины способствовало несколько факторов:

  • МО — это человеческое лицо цифрового мира. Twitter, например, использует сложный алгоритм для формирования вашей ленты. Это означает, что у двух пользователей не будет одинаковой ленты, даже если у них одинаковые интересы и одни и те же подписчики.
  • МО продолжает прогрессировать. Когда вы в последний раз пользовались Alexa, Siri или Cortana? Если прошло уже несколько месяцев, попробуйте еще раз. Вас ждет приятный сюрприз.
  • Теперь доступ к МО открыт для огромного числа разработчиков. Всем облачным провайдерам есть что предложить в этой сфере, включая Google, AWS и Azure.

Как МО поможет в бизнесе

Независимо от того, идет ли речь о понимании принципов работы существующего центра обработки информации или о переводе локального лицензирования в облачную среду, ясно одно: перемены — это единственная константа в IT. Если задуматься о том, как измерить изменения и спланировать их последовательно, то начинать нужно с данных.

Мы генерируем слишком много данных и не успеваем потреблять их в том же темпе, по крайней мере без обработки. Так как же предприятия ориентируются в потоке информации, пока мы в нем тонем? На помощь приходит МО.

В последние несколько лет значительно подешевели как вычислительные мощности для анализа огромных объемов данных, так и средства для их хранения. Это означает, что возможности МО стали доступны большему числу пользователей при гораздо меньших затратах — жить стало намного проще. Чего не хватает, так это модели, которую можно разработать и протестировать до запуска.

Фильтрация информационного шума

Давайте рассмотрим практический пример шума. Возьмем использование ЦП сервера — классический показатель, постоянно используемый DevOps.

А вот характеристики того же сервера в течение дня. Сосредоточимся на вторнике, поскольку это, кажется, самый напряженный день.

Вторник — самый напряженный день, потому что:

  1. Понедельник был государственным праздником
  2. Мы все максимально продуктивны именно по вторникам
  3. В фоновом режиме запущена какая-то программа
  4. Все вышеперечисленное

Правильный ответ — четвертый, все вышеперечисленное. Дело в том, что люди делают предположения, а машины — нет. И когда вы применяете МО к задаче для понимания происходящего, больше похоже на это:

Конкретно этот сервер на самом деле большую часть времени работает совсем немного. Исключение составляют вторник, среда и четверг (реальный пользовательский трафик меньше 1%). Как мы это выяснили? Просто отфильтровали данные.

Как только вы уберете лишний шум (подсказка: мы использовали МО) и посмотрите на фактические данные уровня обработки (сравните работу вашего Chrome.exe на 20% с работой всего вашего сервера на 20%), а также на сетевой трафик и другие переменные, которые отделяют реальную активность от системной активности, то сможете сделать вывод, что этот сервер фактически используется только три дня из семи.

Как только вы отфильтровали информационный шум, вы получите более чистые данные, которые позволят вам точнее прогнозировать поведение потребителя.

Сегментирование клиентов

С помощью машинного обучения можно не только прогнозировать поведение потребителей, но и сегментировать их — например, искать клиентов, подходящих под какую-то группу.

С помощью машинного обучения можно разделить огромный реестр потребителей на сегменты, каждому из которых свойственны определенные свойства. Алгоритмы позволят определить, кому какие услуги будут интересны и какая группа на них откликнется с большей вероятностью.

Персонализация

Вы наверняка замечали, что в интернете вам попадается реклама, соответствующая вашим интересам и поисковым запросам. Это тоже дело рук машинного обучения.

Алгоритмы отслеживают поведение потребителя в Сети, и фильтруют их таким образом, чтобы компания могла предлагать наиболее подходящие продукты тем, кому он действительно нужен, не отвлекая лишней назойливой рекламой и привлекая новых клиентов.

И это далеко не все, на что способно МО. Машинное обучение — это самый эффективный способ превратить все собранные данные в реализацию идей для функциональных бизнес-решений.

Читайте также:
Пожалуйста, опишите ошибку
Закрыть
Free market quotes
Что происходит на рынке? Будь в курсе!
Только у нас бесплатные котировки и все финансовые новости в одном месте.
Закрыть
Спасибо за регистрацию
Поставь лайк, чтобы мы и дальше могли публиковать интересные материалы бесплатно